データ基盤による利益最大化と初期構築プロセス / 20220209
「Data Cross Conference」の登壇資料です。 https://dcc2022.datafluct.com/ データ活用によって億単位の利益を創出してきた登壇者が、データ基盤をこれから構築する方に向けて、費用対効果を最大化するための初期構築プロセスを紹介します。 ----------------------------------------------------------- 【PR】一緒に働きましょう！ https://kazaneya.com/kdec -----------------------------------------------------------
テキストから御朱印を自動生成するシステム、筑波大が開発 寺社1000カ所以上から御朱印収集、データ化
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 筑波大学落合研究室の研究チームが開発した「Goshuin 2.0: Construction of the World’s Largest Goshuin Dataset and Automatic Generation System of Goshuin with Neural Style Transfer」（御朱印2.0）は、テキストから御朱印を自動生成する学習ベースのシステムだ。訓練用のデータセットは、寺社1000カ所以上を訪問し取得した御朱印を基に大規模にデータ化した。 御朱印とは、日本の神社やお寺に参拝した証として集められるものだ。御朱印はおおむね、印章と寺社の名称や本尊／祭神の
手書きスケッチからリアル顔画像を作成、深層学習で「DeepFaceDrawing」
手書きスケッチからリアル顔画像を作成、深層学習で「DeepFaceDrawing」 2020-06-04 中国科学院と香港城市大学による研究チームが開発した「DeepFaceDrawing」は、手書きスケッチからリアルな顔画像を生成する深層学習フレームワークだ。 手書きスケッチからリアル顔を生成するDeepFaceDrawing このような深層学習を用いたスケッチ画像からリアル画像への変換では、Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Nets [Isola et al. 2017] などで実証されている。しかしデータ駆動型の性質上、実画像とそれに対応するエッジマップのペアからネットワークを学習することが多いため、リアルな顔画像を合成するためには、実画像のエッジマップに近い品質のテストスケッチが必要となる。それを用意する
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